Python matplotlibを使って学ぶ統計処理 正規分布 新しいページはコチラ
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(→■正規分布の確率密度を算出する式の作り方) |
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− | というわけで、さらに積分して1にする必要があるため、積分が簡単なように冪乗の底となる<ymath>$ a $</ymath>を積分しやすいように考えられたネイピア数<ymath>$ e $</ymath>を底とするために、<ymath>$ a = e^{\log_e a} $</ymath>のような式を使うことを考えるようにしてみます。これは<ymath>$ e $</ymath>を<ymath>$ a $</ymath>乗したら<ymath>$ a $</ymath>になるような関係を示しているだけです。対数の<ymath>$ A = \log_e a $</ymath>は<ymath>$ e^{A} = a $</ymath>を<ymath>$ \log $</ymath>という表記方法にしたものです。対数は積の計算を和に還元するためにあります。<ymath>$ x^[a]x^{b} = x^{a+b | + | というわけで、さらに積分して1にする必要があるため、積分が簡単なように冪乗の底となる<ymath>$ a $</ymath>を積分しやすいように考えられたネイピア数<ymath>$ e $</ymath>を底とするために、<ymath>$ a = e^{\log_e a} $</ymath>のような式を使うことを考えるようにしてみます。これは<ymath>$ e $</ymath>を<ymath>$ a $</ymath>乗したら<ymath>$ a $</ymath>になるような関係を示しているだけです。対数の<ymath>$ A = \log_e a $</ymath>は<ymath>$ e^{A} = a $</ymath>を<ymath>$ \log $</ymath>という表記方法にしたものです。対数は積の計算を和に還元するためにあります。<ymath>$ x^[a]x^{b} = x^{a+b} $</ymath>といったような指数法則を利用するものです。この時の<ymath>$ x $</ymath>を底と呼んでいて、対数的な考え方においては底という数字はなんでもいいのです。対数表のようなものから計算ができれば、巨大な積を和に還元できるからです。なので<ymath>$ \log_e $</ymath>のような複雑そうな底を使うことが基本になっています。実は複雑そうで綺麗にまとまる値だからです。ちまちました計算で頭で理解しながら対数の仕組み確かめたい場合は常用対数のような<ymath>$ \log_10 $</ymath>とかを使うのでしょう。 |